การ ทํา งาน ของ ทฤษฏี, การ คํานวณ, และ ตัว อย่าง การ ใช้ โปรแกรม

ฟังก์ชัน Nonoral สูญเสียเครือข่ายเป็นส่วนประกอบที่สําคัญ ที่วัดความแตกต่างระหว่างผลส่งออกที่คาดการณ์ไว้ และเป้าหมายที่เกิดขึ้นจริง

ชนิดของฟังก์ชันสูญเสีย

มีฟังก์ชันการสูญเสียต่าง ๆ ที่ใช้ขึ้นอยู่กับงาน โดยชนิดทั่วไปจะรวมค่าความผิดพลาดของค่าเฉลี่ยกําลังสอง สําหรับการถดถอยและสูญเสียค่าความต่อเนื่องจากการจําแนกประเภท ฟังก์ชันแต่ละตัวจะทําให้ข้อผิดพลาดแตกต่างกันไป ส่งผลให้เครือข่ายประสาทเรียนรู้อย่างไร

การคํานวณฟังก์ชันสูญเสีย

การคํานวณการสูญเสียนั้น เกี่ยวข้องกับการใช้สูตรเฉพาะ กับคําทํานายของโมเดลนี้ และเครื่องหมายจริง ตัวอย่างเช่น ความผิดพลาดแบบกําลังสอง จะคํานวณค่าเฉลี่ยของผลต่างกําลังสองได้ ในขณะที่การข้ามเส้นแบ่งประเภทนั้นๆ จะวัดค่าความเหลื่อมล้ําระหว่างความน่าจะเป็นและค่าจริง

ตัวอย่างของโปรแกรม

การสูญเสียฟังก์ชันถูกใช้ในการฝึกเครือข่ายประสาท ผ่านโปรแกรมต่าง ๆ ตัวอย่าง รวมถึงการจัดหมวดหมู่ภาพ ซึ่งเป็นการทั่วไปของกลุ่มภาพ และงานที่ผิดพลาดเช่น การทํานายราคาบ้าน ซึ่งมักใช้ค่าเฉลี่ยกําลังสองของข้อผิดพลาด การเลือกฟังก์ชันสูญเสียที่เหมาะสมนั้นจะทําให้ประสิทธิภาพดีขึ้น